《Sustainability》：Sea–Land Heterogeneity of Summer Land Surface Temperature Across Local Climate Zones in Chinese Coastal Cities: Implications for Sustainable Urban Planning
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沿海热环境规划需要理解地表温度（land surface temperature, LST）如何随海岸距离和局地气候区（local climate zone, LCZ）变化。研究人员基于2023年夏季MOD11A1观测、基于规则的LCZ地图、梯度统计、XGBo
沿海热环境规划需要理解地表温度（land surface temperature, LST）如何随海岸距离和局地气候区（local climate zone, LCZ）变化。研究人员基于2023年夏季MOD11A1观测、基于规则的LCZ地图、梯度统计、XGBoost–SHAP和GeoDetector，为59个中国沿海城市构建了城市–LCZ–梯度框架。在0–10 km与90–100 km带之间，汇总平均LST在白天从30.86 °C变为31.12 °C，夜间从22.40 °C变为21.60 °C。在57个具有有效梯度序列的城市中，13个（22.8%）白天和19个（33.3%）夜间平均LST趋势满足0.05显著性阈值，且主要指示内陆冷却。描述性白天斜率在开敞高层LCZ 4（+0.315 °C/10 km）与茂密树木LCZ A（?0.129 °C/10 km）之间形成对比。夜间灯光主导白天预测（平均绝对SHAP贡献：0.714 °C）；在夜间，其贡献（0.516 °C）与高程（0.498 °C）相当。这些多水平结果揭示了被汇总平均值掩盖的热对比，并为可持续沿海规划提供了定量支持，包括分区绿化评估和夜间热监测。研究结果描述了采样夏季中的空间关联，而非孤立的因果效应或普适的沿海阈值。
城市化改变了地表覆盖和三维建筑形态，并释放人为热，持续影响城市表面能量平衡与热环境。沿海城市受海洋大热容量和海陆风环流调节，但该调节的空间范围和强度随背景风场、岸线几何和地表粗糙度变化。已有研究多关注单个城市或仅比较不同局地气候区（local climate zone, LCZ）的平均温度，缺乏在统一海岸距离框架下对多个城市、多种LCZ类型的连续海陆变化进行系统刻画。为此，研究人员基于2023年夏季MODIS地表温度（land surface temperature, LST）和LCZ分类，提出了城市–LCZ–梯度框架，旨在回答三个问题：白天和夜间LST如何随海陆梯度变化；不同LCZ及同一LCZ在不同城市间响应如何；驱动因素贡献如何随距离带和LCZ变化。
研究人员使用MODIS Terra MOD11A1的2023年夏季（6–8月）白天和夜间LST产品，经质量控制和逐像元平均合成；采用基于规则的多源遥感分类生成30 m分辨率LCZ地图，独立验证显示17类总体精度0.667，聚合为建筑、自然、水体三类后精度0.975；以59个中国沿海城市（含香港、澳门）为样本，从海岸线向内陆100 km按10 km间隔划分10个梯度带，共生成451个城市–梯度空间单元，其中446个含有效LST统计。梯度趋势用Theil–Sen斜率、Mann–Kendall检验、高值质心距离、向海集中指数和分段回归表征；驱动因素分析构建约1 km像素级数据栈，使用XGBoost–SHAP（极端梯度提升与Shapley加性解释）评估变量对LST预测的平均贡献，使用GeoDetector（地理探测器）量化变量分层对LST空间分异的解释力及交互增强。
### 4.1 地表温度随海陆梯度的空间异质性
#### 4.1.1 地表温度的海陆变化
通过汇总统计和趋势检验，全国尺度白天平均LST在0–10 km带为30.86 °C，90–100 km带为31.12 °C，Theil–Sen斜率仅?0.005 °C/10 km（p=0.721），无显著单调趋势；夜间平均LST从22.40 °C降至21.60 °C，斜率?0.040 °C/10 km（p=0.088），且高值质心位于37.8 km、向海集中指数0.69，表明夜间高温更集中于近岸。夜间最大LST显著随距离下降（斜率?1.048 °C/10 km，p=0.020），说明极端夜间热点向海集中。
#### 4.1.2 城市尺度地表温度差别的海陆变化
57个有效城市序列中，白天39个负斜率（17个显著减少），夜间42个负斜率（21个显著减少），中位斜率分别为?0.129和?0.132 °C/10 km。高值质心分析显示夜间更多系列向海集中（36个）。分段回归显示多数城市转折点位于30–60 km，中位为40 km，表明梯度非线性。
### 4.2 局地气候区之间地表温度随海陆梯度的空间异质性
#### 4.2.1 各LCZ类型地表温度的海陆变化
LCZ分层统计显示，建筑LCZ白天平均LST显著高于自然LCZ，且建筑与自然类的白天平均LST差异从近岸的2.24 °C扩大到内陆的3.43 °C。白天显著趋势以正斜率为主，LCZ 4（开敞高层）斜率最大+0.315 °C/10 km，LCZ A（茂密树木）为?0.129 °C/10 km。夜间显著趋势全部为负斜率，LCZ 8（大型低层）为?0.110 °C/10 km，夜间最大LST在LCZ A中斜率?1.093 °C/10 km。表明白天建筑LCZ趋向内陆增温，夜间自然与建筑LCZ均表现为近岸高温集中。
#### 4.2.2 城市层面各LCZ类型地表温度的海陆变化
对城市–LCZ组合的499个有效序列进行统计，白天88个显著（36增、52减），夜间107个显著（21增、86减）。同一LCZ在不同城市响应方向不一，自然和水体LCZ如LCZ A和LCZ B显著减少方向指数分别为?31.4%和?25.0%。夜间负斜率组合318个，显著减少为显著增加的约4.1倍，高值质心向海岸移动（中位质心从白天43.1 km变为夜间39.4 km，向海集中指数从0.49增至0.58）。
### 4.3 沿海陆梯度驱动因素的空间异质性
#### 4.3.1 预测因子重要性随海陆梯度的变化
XGBoost–SHAP显示白天夜间灯光（0.714 °C）、裸土指数（BSI）（0.608 °C）、坡度（0.468 °C）贡献最大；夜间夜间灯光（0.516 °C）与高程（0.498 °C）接近。沿梯度，白天BSI的GeoDetector q值从0–10 km的0.319增至60–70 km的0.565；夜间灯光在0–50 km主导，60 km以后DEM成为首要贡献者，70–100 km Dynamic World水体概率主导。
#### 4.3.2 主导LCZ组间预测因子重要性差异
在LCZ–梯度组合中，夜间灯光在白天97/133、夜间93/134个组合中成为首要贡献者；GeoDetector显示建筑LCZ白天以建筑环境和裸地/不透水面因素为主，夜间转向风速、建筑环境和地形；自然LCZ中DEM、水体概率、植被概率、BSI更常出现。
#### 4.3.3 GeoDetector中的联合分层
在0–10 km近岸带，BSI与夜间灯光联合分层q=0.449，高于各自单因子（0.319和0.318），夜间灯光与NDBI、BSI与人口密度等组合也显示双因子增强，说明近岸白天LST空间分异由城市背景与地表覆盖共同解释。
讨论部分指出，沿海城市LST梯度并非仅由海洋调节决定，而是海岸距离、城市化强度、地表覆盖和地形共同作用的结果。白天LST缺乏单调趋势是因为城市扩张与海洋冷却在近岸重叠，夜间海洋热容量维持近岸高温。LCZ类型调节了梯度方向，但同一LCZ在不同城市间存在明显差异，说明LCZ是连接建筑形态与热过程的中间框架而非替代具体地理背景。驱动因素分析表明近岸夜间LST受建筑环境和城市活动影响，内陆则受地形、通风和水分条件主导。研究局限性包括约1 km分辨率的LST无法捕捉街区尺度差异、LCZ模态重采样削弱小类、分类混淆以及XGBoost–SHAP的共线性问题。未来需引入更高分辨率建筑足迹、直接海陆温差指标和多季节、多年度验证。研究结论翻译如下：城市–LCZ–梯度框架识别了59个中国沿海城市白天和夜间LST的差异化模式。汇总平均LST斜率白天为?0.005 °C/10 km、夜间为?0.040 °C/10 km，而城市级中位斜率分别为?0.129和?0.132 °C/10 km。在57个有效城市序列中，13个（22.8%）白天和19个（33.3%）夜间平均LST趋势满足p<0.05，其中分别有13个和17个指示内陆冷却。LCZ分层揭示了对比鲜明的白天廓线：开敞高层LCZ 4斜率为+0.315 °C/10 km，茂密树木LCZ A为?0.129 °C/10 km；17个LCZ平均LST廓线中有5个在白天达到校正阈值，夜间无。模型识别了预测因子重要性的昼夜变化：白天平均绝对SHAP贡献最高为夜间灯光（0.714 °C）、裸土指数（0.608 °C）和坡度（0.468 °C）；夜间夜间灯光（0.516 °C）与高程（0.498 °C）相当。多水平热对比和预测因子模式为差异化的沿海至内陆规划提供了定量背景，包括绿化与遮阳评估和夜间热监测。这些结论描述了当前分类与模型设计下2023年夏季的关联，未检验因果机制和干预效益。
